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Estadística

Población y muestra: claves para un muestreo representativo

Población y muestra

Uno de los apartados metodológicos más revisados por los jurados es el de población y muestra. Un muestreo mal diseñado compromete la validez de todos los resultados posteriores, sin importar qué tan buena sea la hipótesis o el instrumento de recolección.

Población vs. muestra

La población es el conjunto total de elementos (personas, empresas, procesos) que comparten las características que interesan al estudio. La muestra es un subconjunto de esa población, seleccionado para que los resultados obtenidos puedan generalizarse razonablemente al total.

Muestreo probabilístico

Todos los elementos de la población tienen una probabilidad conocida y distinta de cero de ser seleccionados. Es el estándar preferido cuando se busca generalizar resultados. Sus variantes principales:

Muestreo no probabilístico

La selección no depende del azar sino de criterios del investigador. Es común en estudios cualitativos o exploratorios donde no se busca generalizar estadísticamente:

Calculando el tamaño de la muestra

Para poblaciones finitas y conocidas, se suele aplicar la fórmula estadística basada en el nivel de confianza deseado (habitualmente 95%), el margen de error aceptable (comúnmente 5%) y la varianza estimada de la variable. Herramientas de software estadístico o calculadoras especializadas facilitan este cálculo, pero es fundamental entender qué representa cada parámetro para poder justificarlo ante el jurado.

Un tamaño de muestra insuficiente o un muestreo por conveniencia mal justificado en un estudio que pretende generalizar resultados es, con frecuencia, la primera observación metodológica que recibe una tesis.

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